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因果效应度量 (查看源代码)

2025年3月2日 (日) 12:10的版本

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第49行：第49行：

<math>Y(t)=\sum_{\tau = 1}^{\infty}(b_{\tau}Y(t - \tau))+\varepsilon</math>（2）

−

其中<math>t</math>~~表示任何时间实例，~~<math>a_{\tau}</math>、<math>b_{\tau}</math>、<math>c_{\tau}</math>是滞后<math>\tau</math>时的系数，<math>\varepsilon_{c}</math>、<math>\varepsilon</math>是两个模型中的误差项。假设<math>X</math>和<math>Y</math>是协方差平稳的，<math>X</math>是否导致<math>Y</math>可以通过预测误差方差的对数比来预测：

+

其中<math>t</math>表示任意时间点，<math>a_{\tau}</math>、<math>b_{\tau}</math>、<math>c_{\tau}</math>是滞后<math>\tau</math>时的系数，<math>\varepsilon_{c}</math>、<math>\varepsilon</math>是两个模型中的误差项。假设<math>X</math>和<math>Y</math>是协方差平稳的，<math>X</math>是否导致<math>Y</math>可以通过预测误差方差的对数比来预测：

<math>F_{X \to Y}=\ln\frac{\varepsilon}{\varepsilon_{c}}</math>（3）

刘易明

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